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法律研究如何使用 Python 中的 TensorFlow 绘制结果？
Tensorflow 可以使用 'matplotlib' 库和 'imshow' 方法来绘制结果。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？
包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络构建学习模型。
图像分类中迁移学习背后的直觉是，如果一个模型在一个大型且通用的数据集上进行训练，则该模型可以有效地用作视觉世界的通用模型。它将学习特征图，这意味着用户不必从头开始在大型数据集上训练大型模型。
TensorFlow Hub 是一个包含预训练 TensorFlow 模型的存储库。 TensorFlow 可以用于微调学习模型。
我们将了解如何使用 TensorFlow Hub 中的模型与 tf.keras，使用 TensorFlow Hub 中的图像分类模型。完成此操作后，可以执行迁移学习以微调模型以适应自定义图像类别。这是通过使用预训练的分类器模型来获取图像并预测它是做什么的来完成的。这可以在不需要任何训练的情况下完成。
我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助通过浏览器运行 Python 代码，并且需要零配置并免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。
示例
print("The results are plotted")
plt.figure(figsize=(10,9))
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
for n in range(30):
plt.subplot(6,5,n+1)
plt.imshow(image_batch[n])
plt.title(predicted_label_batch[n].title())
plt.axis('off')
_ = plt.suptitle("Model predictions")代码来源 - https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
输出
解释
- 结果在控制台上绘制。
更新于： 2021年2月25日
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